package luo.hui.jiang.tree;

import java.io.*;
import java.util.*;

/**
 * 赫夫曼树
 * 赫夫曼就是该数带权路径长度wpl达到最小的树，这样的树称为二叉树，为最优二叉树。
 * 路径和路径长度：从一个节点往下能到的孩子或者孙子节点的通路称为路径，通路中分支的数目，称为路径长度。
 * 节点的权以及带权路径长度：若将树中的节点赋给一个有某种含义的数值，则这个数值称为该节点的权。节点的带权路径长度为：从跟节点到该节点之间
 * 的路径长度与该节点的权的乘积
 *
 * @author 罗惠江
 * @version 1.0
 * @email 1511619294@qq.com
 * @date 2020/8/11 23:54
 */
public class HuffmamTree {

	public static void main(String[] args) {
//		int arr[] = {13, 7, 8, 3, 29, 6, 1};
//		Node root = createHuffmanTree(arr);
//		preOrder(root);
//		1.
		// 测试压缩文件
//		String srcFile ="E://图//csgo//TIM截图20200219133230.png";
//		String dstFile ="E://图//csgo//TIM截图20200219133230.zip";
//		zipFile(srcFile,dstFile);
//		System.out.printf("压缩成功");

		// 解压
//		String zipFile ="E://图//csgo//TIM截图20200219133230.zip";
//		String dstFile = "E://图//csgo//20.png";
//		unZipFile(zipFile,dstFile);
//		System.out.printf("解压成功");
		String content = "i like like like java do you like a java";
		byte[] contentBytes = content.getBytes();
		System.out.println(contentBytes.length); //40

		byte[] huffmanCodesBytes = huffmanZip(contentBytes);
		System.out.println("压缩后的结果是:" + Arrays.toString(huffmanCodesBytes) + " 长度= " + huffmanCodesBytes.length);


		//测试一把byteToBitString方法
		//System.out.println(byteToBitString((byte)1));
		byte[] sourceBytes = decode(huffmanCodes, huffmanCodesBytes);

		System.out.println("原来的字符串=" + new String(sourceBytes)); // "i like like like java do you like a java"


//
//		byte[] sourceBytes = decode(huffmanCodes,huffmanCodesBytes);
//		System.out.println("1:"+new String(sourceBytes));
	}

	/**
	 * 写一个方法，完成对压缩文件的解压
	 *
	 * @param zipFile 准备解压的文件
	 * @param dstFile 将文件解压到哪个路径
	 */
	public static void unZipFile(String zipFile, String dstFile) {
		//定义文件的输入流
		InputStream is = null;
		// 定义一个对象输入流
		ObjectInputStream ois = null;
		// 定义文件的输出流
		OutputStream os = null;
		try {
			// 创建文件输入流
			is = new FileInputStream(zipFile);
			// 创建一个和is关联的对象输入流
			ois = new ObjectInputStream(is);
			// 读取byte 数组 huffmanBytes
			byte[] huffmanBytes = (byte[]) ois.readObject();
			// 读取赫夫曼编码表
			Map<Byte, String> huffmanCodes = (Map<Byte, String>) ois.readObject();

			//开始解码
			byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
			// 将bytes输入写入到目标文件
			os = new FileOutputStream(dstFile);
			// 写数据到dstFile文件
			os.write(bytes);
		} catch (FileNotFoundException e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		} catch (IOException e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		}
	}

	/**
	 * 编写一个方法，将文件进行压缩
	 *
	 * @param srcFile 你传入希望压缩的文件全路径
	 * @param dstFile 我们压缩后存放的文件路径
	 */
	public static void zipFile(String srcFile, String dstFile) {
		// 创建输出流
		OutputStream os = null;
		ObjectOutputStream oos = null;
		// 创建文件的输入流
		FileInputStream is = null;
		try {
			// 创建文件的输入流
			is = new FileInputStream(srcFile);
			//创建一个和源文件一样大小的 byte[]
			byte[] bytes = new byte[is.available()];
			// 读取文件
			is.read(bytes);
			// 直接对源文件压缩
			byte[] huffmanZip = huffmanZip(bytes);
			// 创建文件的输出流，存放压缩文件
			os = new FileOutputStream(dstFile);
			// 创建一个和文件输出流关联的ObjectOutPutStream
			oos = new ObjectOutputStream(os);
			// 把赫夫曼编码后的字节数组写入到压缩文件中
			oos.writeObject(huffmanZip);
			// 这里我们以对象流的方式写入赫夫曼编码，是为了以后我们恢复原文件时使用的
			// 注意一定要把赫夫曼编码鞋写入到压缩文件中。
			oos.writeObject(huffmanCodes);
		} catch (FileNotFoundException e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		} catch (IOException e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		} finally {
			try {
				is.close();
				oos.close();
				os.close();
			} catch (IOException e) {
				System.out.println(e.getMessage());
			}
		}
	}

	/**
	 * 解码
	 *
	 * @param huffmanCodes 赫夫曼编码表map
	 * @param huffmanBytes 赫夫曼编码得到的数组
	 * @return 就是原来的字符串对应的数组
	 */
	private static byte[] decode(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {
		// 1. 先得到 HuffmanBytes对应的 二进制字符串
		StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
		// 将byte 数组转化成二进制的字符串
		for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
			byte b = huffmanBytes[i];
			// 判断是不是最后一个字节
			boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
			stringBuilder.append(byteToBitString(!flag, b));
		}
		// 把字符串按照指定的赫夫曼编码进行解码
		// 把赫夫曼编码进行调换，因为反向查询 a -->100 100 ->a
		Map<String, Byte> map = new HashMap<String, Byte>();
		for (Map.Entry<Byte, String> entry : huffmanCodes.entrySet()) {
			map.put(entry.getValue(), entry.getKey());
		}
		// 创建一个集合，存放byte
		List<Byte> list = new ArrayList<>();
		// i 可以理解成索引，扫描stringBuilder
		for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); ) {
			int count = 1;//小的计数器
			boolean flag = true;
			Byte b = null;
			while (flag) {
				// 递增的取出key
				String key = stringBuilder.substring(i, i + count);// i 不懂，让count来移动，指定匹配到一个字符
				b = map.get(key);
				if (b == null) {
					// 说明没有匹配到
					count++;
				} else {
					flag = false;
				}

			}
			list.add(b);
			i += count;//i移动到  count
		}
		// 当for循环结束后，我们list中就存放了所有的字符
		// 把list 中的数据放入到byte[] 并返回
		byte b[] = new byte[list.size()];
		for (int i = 0; i < b.length; i++) {
			b[i] = list.get(i);
		}
		return b;

	}

	/**
	 * 将一个byte 转化成 一个二进制 的字符串
	 *
	 * @param flag 标志是否需要不高位，如果是 true ，标志需要补高位，如果false 表示不补，最后一位字节无需补高位
	 * @param b    传入的byte
	 * @return 是b对应的二进制字符串
	 */
	private static String byteToBitString(boolean flag, byte b) {
		// 使用变量保存 b
		int temp = b; // 将b转化为 int
		// 如果是正数 我们还存在补高位
		if (flag) {
			temp |= 256;// 按位与 256
		}
		String str = Integer.toBinaryString(temp); // 返回的是temp 对应的二进制补码
		if (flag) {
			return str.substring(str.length() - 8);
		} else {
			return str;
		}

	}

	/**
	 * 使用一个方法，将生成压缩的字节数组的方法进行封装，方便我们后面的调用
	 *
	 * @param bytes 原始的字符床对应的字节数组
	 * @return 经过我们使用赫夫曼编码压缩后的字节数组
	 */
	private static byte[] huffmanZip(byte[] bytes) {
		List<Node> nodes = getNodes(bytes);
		// 根据 nodes 创建的赫夫曼树
		Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
		// 对应的赫夫曼编码
		Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
		// 根据生成的赫夫曼编码，压缩得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
		byte[] huffmanCodesBytes = zip(bytes, huffmanCodes);
		return huffmanCodesBytes;
	}


	/**
	 * @param bytes        这时原始的字符串对应的byte[]
	 * @param huffmanCodes 生成的赫夫曼编码 map
	 * @return 返回赫夫曼编码处理后的byte[]
	 */
	private static byte[] zip(byte[] bytes, Map<Byte, String> huffmanCodes) {
		//1.利用 huffmanCodes 将  bytes 转成  赫夫曼编码对应的字符串
		StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
		//遍历bytes 数组
		for (byte b : bytes) {
			stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
		}

		//System.out.println("测试 stringBuilder~~~=" + stringBuilder.toString());

		//将 "1010100010111111110..." 转成 byte[]

		//统计返回  byte[] huffmanCodeBytes 长度
		//一句话 int len = (stringBuilder.length() + 7) / 8;
		int len;
		if (stringBuilder.length() % 8 == 0) {
			len = stringBuilder.length() / 8;
		} else {
			len = stringBuilder.length() / 8 + 1;
		}
		//创建 存储压缩后的 byte数组
		byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
		int index = 0;//记录是第几个byte
		for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8) { //因为是每8位对应一个byte,所以步长 +8
			String strByte;
			if (i + 8 > stringBuilder.length()) {//不够8位
				strByte = stringBuilder.substring(i);
			} else {
				strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);
			}
			//将strByte 转成一个byte,放入到 huffmanCodeBytes
			huffmanCodeBytes[index] = (byte) Integer.parseInt(strByte, 2);
			index++;
		}
		return huffmanCodeBytes;
	}


	// 将赫夫曼编码表存放在 Map<Byte,String> 形式中
	static Map<Byte, String> huffmanCodes = new HashMap<Byte, String>();
	// 生成赫夫曼编号表示，需要去拼接路径，定义一个StrinBuilder 存储某个叶子节点的路径
	static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

	//	为了方便，我们重载了getCodes方法
	private static Map<Byte, String> getCodes(Node root) {
		if (root == null) {
			return null;
		}
		// 处理左子树
		getCodes(root.left, "0", stringBuilder);
		getCodes(root.right, "1", stringBuilder);
		return huffmanCodes;
	}

	/**
	 * 功能： 将所有的node 节点的所在叶子节点的赫夫曼编码得到，并放入到huffmanCodes 集合 中
	 *
	 * @param node          传入节点
	 * @param code          路径：左边节点 0 ，右边节点 1
	 * @param stringBuilder 用于拼接路径
	 */
	private static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder) {
		StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);
		// 将 code 加入到 strngBuilder2
		stringBuilder2.append(code);
		if (node != null) {
			// 如果node =null 不处理
			// 判断当前node 是叶子节点还是非叶子节点
			if (node.data == null) {
				// 非叶子节点
				// 递归处理
				// 先向左递归
				getCodes(node.left, "0", stringBuilder2);
				// 右递归
				getCodes(node.right, "1", stringBuilder2);
			} else {
				// 就表示找到了某个叶子节点的租后
				huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder2.toString());
			}
		}

	}


	// 前序遍历的方法
	public static void preOrder(Node root) {
		if (root != null) {
			root.preOrder();
		} else {
			System.out.println(" 是空数，不能遍历！！！");
		}
	}

	/**
	 * @param bytes 接收字节数组
	 * @return 返回的就是List 形式
	 */
	private static List<Node> getNodes(byte[] bytes) {
		// 创建一个ArrayList
		ArrayList<Node> nodes = new ArrayList<Node>();

		// 遍历bytes，统计每个byte出现的次数， map [ key , value ]
		Map<Byte, Integer> counts = new HashMap<>();
		for (byte b : bytes) {
			Integer count = counts.get(b);
			if (count == null) {
				// map 还没有这个字符数据，第一次
				counts.put(b, 1);
			} else {
				counts.put(b, count + 1);
			}
		}

		// 把每一个键值对转化成一个Node 对象，并加入到 nodes 集合
		// 遍历 map
		for (Map.Entry<Byte, Integer> entry : counts.entrySet()) {
			nodes.add(new Node(entry.getKey(), entry.getValue()));
		}
		return nodes;
	}

/*	public static Node createHuffmanTree1(int[] arr) {
		List<Node> nodes = new ArrayList<>();
		for (int value : arr) {
			nodes.add(new Node(value));
		}
		while (nodes.size() > 1) {
			Collections.sort(nodes);
			Node leftNode = nodes.get(0);
			Node rightNode = nodes.get(1);
			Node parent = new Node(leftNode.value + rightNode.value);
			parent.left = leftNode;
			parent.right = rightNode;

			nodes.remove(leftNode);
			nodes.remove(rightNode);
			nodes.add(parent);
		}
		return nodes.get(0);
	}*/

	// 创建赫夫曼树
	private static Node createHuffmanTree(List<Node> nodes) {

		while(nodes.size() > 1) {
			//排序, 从小到大
			Collections.sort(nodes);
			//取出第一颗最小的二叉树
			Node leftNode = nodes.get(0);
			//取出第二颗最小的二叉树
			Node rightNode = nodes.get(1);
			//创建一颗新的二叉树,它的根节点 没有data, 只有权值
			Node parent = new Node(null, leftNode.weight + rightNode.weight);
			parent.left = leftNode;
			parent.right = rightNode;

			//将已经处理的两颗二叉树从nodes删除
			nodes.remove(leftNode);
			nodes.remove(rightNode);
			//将新的二叉树，加入到nodes
			nodes.add(parent);

		}
		//nodes 最后的结点，就是赫夫曼树的根结点
		return nodes.get(0);

	}

}

/**
 * 创建节点类
 * 为了让Node 对象持续排序Collections 集合排序
 * 让Node 实现 Comparable 接口
 */
class Node implements Comparable<Node> {
	Byte data; // 存放数据(字符)本身，比如'a' => 97 ' ' => 32
	int weight; //权值, 表示字符出现的次数
	Node left;//
	Node right;

	public Node(Byte data, int weight) {

		this.data = data;
		this.weight = weight;
	}

	@Override
	public int compareTo(Node o) {
		// 从小到大排序
		return this.weight - o.weight;
	}

	@Override
	public String toString() {
		return "Node [data = " + data + " weight=" + weight + "]";
	}

	//前序遍历
	public void preOrder() {
		System.out.println(this);
		if (this.left != null) {
			this.left.preOrder();
		}
		if (this.right != null) {
			this.right.preOrder();
		}
	}
}
